基于深度學(xué)習(xí)的參考作物蒸散量預(yù)測(cè)模型

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摘要：為了科學(xué)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)參考作物蒸騰量（ET0），提高預(yù)測(cè)精度，減少輸入變量的數(shù)量，從而降低智能節(jié)水灌溉系統(tǒng)的建設(shè)成本，采用深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別建立ET0 智能預(yù)測(cè)模型，采用局部敏感性分析、模糊曲線和模糊曲面等方法研究ET0預(yù)測(cè)中各輸入變量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，以影響因子大小為依據(jù)，構(gòu)建8 種不同氣象因子輸入組合，利用日照氣象站的逐日氣象資料，對(duì)采用不同方法和不同輸入變量組合的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，并以彭曼公式的計(jì)算結(jié)果作為參考，對(duì)預(yù)測(cè)模型的性能進(jìn)行評(píng)估。（剩余2397字）